优化线路规划

加强您的零售分类计划与客户的声音机器学习

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优化线路规划对您的业务有什么影响?

零售商和品牌现在可以将产品开发生命周期活动与消费者洞察相结合,使他们能够提供更成功的分类;最大化销售和利润。

雷竞技微博第一个洞察扩展了价值产品生命周期管理超越设计和产品开发,成为一个智能平台预测分析机器学习

零售商和品牌现在可以将产品开发生命周期活动与消费者偏好结合起来,使他们能够提供更成功的分类,最大化销售和利润。


为什么要将OLP纳入你的产品分类决策中?

对于许多零售商和批发商来说,分类规划在很大程度上依赖于商家聚合不同数据源的能力,以驱动对线路和商品规划的决策。这些数据通常分散在许多来源中,这需要大量的时间和精力投资来聚合和分析。

OLP如何解决这些问题?

加强数据来源利用您现有的产品线和商品规划流程,通过我们的三阶段方法来自First Insight的实时消费者数据雷竞技微博PTC ThingWorx®支持的机器学习。

价值的三个阶段

理解图标

1.理解
连接不同的数据源

目标和pin的图标

2.制定策略
围绕客户和业务目标来规划你的线路

箭头图标

3.优化
利用设计建议来创建占位符产品


1.理解

  • 连接不同的数据源,如CRM数据、历史POS销售数据、购买数据以及First Insight客户数据雷竞技微博
  • 利用基于产品性能的连续机器学习

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2.制定策略

  • 为你的产品分类制定一个清晰的策略
  • 根据业务目标调整收入目标
  • 了解每个客户角色的理想风格,以最大化销售和毛利率
国际象棋棋子图标

3.优化

  • 接受人物角色的最佳占位符特征建议
  • 确定将与角色产生共鸣的属性组
  • 创建可以跨角色使用的风格组
  • 确定预计零售价格范围
想法图标